孫芳 張儷娜

摘 要：近年來，隨著我國高等教育政策的變遷，本科教學工作成為重中之重。因此，教學督導也從高校工作體系的邊緣走向中心。我國高校教學督導的傳統模式以“督”為主，收集和運用更多的是形式單一化的“小數據”。顯然，這已經不能適應當前高等教育領域大數據迅猛發(fā)展的實際訴求。事實上，大數據以其來源的明確化、處理的規(guī)范化以及結果公開反饋的常態(tài)化等特征，已經成為我國高校教學督導模式轉型的重要“抓手”，它有利于幫助督導人員協調與其他教學主體之間的矛盾，并形成工作中聯結的“節(jié)點”，可以視為是“驅動本科教學的杠桿”。

關鍵詞：大數據;高校教學督導;變革;杠桿

2019年2月，為接續(xù)《國家中長期教育改革與發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》，我國頒布了未來教育發(fā)展的戰(zhàn)略《中國教育現代化2035》，該政策的“十大戰(zhàn)略”任務中提到，要“健全教育督導體制機制，提高教育督導的權威性和實效性”。與這一指導性政策相配套的《加快推進教育現代化實施方案（2018—2022年）》中則具體提出，要發(fā)揮教育督導“督導評估、檢查驗收、質量監(jiān)測”等方面的職能。顯然，該要求不僅涵蓋了教育督導在基礎教育領域“督政與督學”的功能，而且也包括了高等教育中的“教學督導”功能。

督導模式轉型：深化本科教學變革的“抓手”

與基礎教育不同，高等教育的督導活動主要集中在教學工作上。自我國高等教育提出“以本為本”的發(fā)展理念后，高校的教學質量普遍越來越受到重視，教學督導也從高校工作結構的邊緣走向中心。

1.我國深化本科教學變革的政策分析

高質量的本科教育離不開高質量的本科教學，而教學督導正是教育質量保障體系中的重要環(huán)節(jié)。高?！敖虒W督導”是通過監(jiān)督、檢查、評估、反饋和指導來糾正教學過程的偏差，促進師生的發(fā)展，并為學校教學管理和專業(yè)課程建設等提供決策依據的有組織的活動[1]。一般情況下，該活動具有“督”和“導”兩方面職能：前者關注“教學過程及其管理體制的改進”和“專業(yè)課程體系建設”;后者則關注“引導教師發(fā)展和學生學業(yè)進步”。目前，我國高校的教學督導實踐普遍側重于“督”的職能，但隨著高等教育體制改革的不斷深化，“導”的職能已經在教育政策的頂層設計中有所反映，通過分析政策不難發(fā)現，我國高校教學督導正在經歷變革，其中一個重要的動因就是“大數據”。正如很多政策文件中提到的：“完善督導評估機制，……建設好高等教育質量監(jiān)測國家數據平臺，利用互聯網和大數據技術，形成覆蓋高等教育全流程、全領域的質量監(jiān)測網絡體系?！焙喲灾?，“大數據”帶來的信息處理方式變化要求高校教學督導模式轉型。

2.新政策下教學督導模式的轉型

我國高校教學督導長期以來采用督學對教師課堂“正式觀察，進行打分”為主的模式。這導致了兩個問題：第一，督導收集的信息過于簡單化、零散化，不易形成整體證據。有學者指出，“教學督導人員的工作量和督導工作產生的影響相對不足，教學督導的最終成效‘提升教師教學水平，改進學風和促進學生學習是‘短板”[2]。第二，過程存在預先設定的假設和程式，且督導只是對師生相互作用的一小段過程進行觀察，所以難以評價正在發(fā)生的所有的復雜性的事情。因此，高校教學督導一直都是很少人才能掌握的“不完美藝術”[3]，其主要手段“觀察”對實際效果的幫助越來越少[4]，甚至成為一種貢獻最少的方法[5]。我國高等教育進入發(fā)展的新時代后，逐漸意識到了該模式的問題。在政策和實踐的雙重壓力下，我國高校教學督導不得不考慮構建新的模式[6]適應發(fā)展的趨勢，而新模式的構建需要一個“契機”，或者說是“抓手”，整合被人為割裂的“督”和“導”的職能。能夠成為這一“抓手”的條件是：它能夠滿足在高校教學“復興”過程中，使督導人員具備“超級視野”的要求，即重視督教工作的智力維度，對復雜的教與學、課程和專業(yè)問題進行反思，并能夠通過大量“證據”與其他主體一起商討，為教學過程“把脈”，提供“診斷”和“藥方”。顯然，大數據正以其獨特的優(yōu)勢成為這一轉型的關鍵因素。

教學督導從“小數據”走向“大數據”

高校教學督導工作復雜，小數據“個體化、分散化”的特征難以全面真實地反映出整體特征，而大數據的“海量性、相關性”的特征則能夠為理智的督導提供更充分的信息。將大數據引入教學督導能夠改變原本依賴經驗的評價思維，在實踐的操作中可以從如下方面入手：

1.數據來源的明確化

已有的高校教學督導模式積淀了一些數據，如學生考試成績、教師信息庫、學生評教成績等，這是建立大數據資源庫的基礎，但僅有這些卻是不夠的。我國高校不僅辦學規(guī)模在擴大，而且也在探索內涵發(fā)展的路徑，教學督導工作所能收集到的數據是各級各類的，為能夠更好地反映出問題，就應該對數據進行由內到外的分層—基礎層、狀態(tài)層、資源層、行為層。每一層數據的來源不同：基礎層來源于人工采集和數據交換，如學生評教系統等;狀態(tài)層來源于人工記錄和傳感器感知，如督學聽課的記錄等;資源層來源于專門建設和動態(tài)生成，如學校的課程和教學改革項目等;行為層來源于情景感知[7]，如教學大賽等。單一縱向的路徑不能涵蓋所有數據信息，還需要對數據來源進行橫向分類：第一，是“物聯感知類”，即通過網評網閱、點陣數碼筆技術和校園一卡通等采集各種校園生活數據;第二，是“圖像識別類”，即通過視頻監(jiān)控、智能錄播和情感識別技術等采集教師教學和學生學習的數據;第三，是“平臺采集類”，即通過在線學習平臺、日志搜索分析、移動手機應用與網絡爬蟲技術采集師生關于教學的輿情數據[8]?？v橫交錯的路徑形成了明確的教學督導數據來源，既注重了數據的普遍性，又注重了數據的針對性，運用到高校教學督導的實踐中，有利于建立起有序、客觀且能夠全面反映高校教學情況的數據資源庫。

2.數據處理的規(guī)范化

高校督導大數據資源庫的建設是一項長期的工程，需要包括數據的采集、清洗、儲存、刪除和保護等程序，這是數據規(guī)范化的必然要求。實現這一要求需要經歷三個步驟：第一，對已有的督導數據進行統計分析和挖掘，歸納出隱藏在數據背后的教育教學規(guī)律。這一環(huán)節(jié)需要注意的是，前期數據必須整合—對各個指標進行賦權，以免不同的評價尺度帶來統計誤差，在很大程度上掩蓋數據代表的真實情況，影響數據的使用效果。第二，借助大數據的統計工具建立起合理的教學督導指標體系和督導模型。一方面，指標體系是指導教學督導工作的標準;另一方面，指標體系也是衡量教學效果的標準，在這兩方面的綜合作用下形成的教學督導模式可以更好、更全面地形成對教學質量的評價以及對教學督導工作的認識。實現上述目的不僅需要長時間地收集教學數據，更要在指標與模型的建構中靈活運用大數據處理的相關性分析、主要成分分析和回歸分析等方法，以確保數據及其處理結果的科學性。這也是數據規(guī)范化的應有之意。第三，在已建立的指標體系和督導模型的基礎上形成數據處理結果，但需要驗證結果的合理性及有效性。盡管處理結果是基于資源庫內的數據，而不是根據個人的實踐經驗設定，因而盡可能地保證了結果的普適性[9]和準確性，但要在督導實踐中真正發(fā)揮導向功能，還需要進一步對結果的有效性進行驗證，畢竟數據受到多方面要素的制約，且要素的影響又有所不同。所以，數據處理的規(guī)范化也不能忽視這些影響要素。

3.數據“公開”與“反饋”的常態(tài)化

教學督導之所以有“督”和“導”的分工，是因為這一工作不僅具有監(jiān)控的功能，更應產生激勵的效果[10]。教學督導所產生的數據不僅是高校教學管理職能部門掌握教學情況的工具，更是教師改進教學和學生改進學習的依據。因此，數據的“公開”與“反饋”是不可或缺的環(huán)節(jié)，且必須實現常態(tài)化。在高等教育現代化的過程中，我國很多高校都意識到這一問題的重要性，努力探索教學督導實踐的“公開”和“反饋”新機制，通過這些機制，可以促進教學督導“數據流”的形成，特別是對于師生而言，他們可以利用相關數據實現自主發(fā)展，并形成教學良性循環(huán)系統，使教學質量得到螺旋式提升。因此，我國高校教學督導工作現代化過程中呈現出從形式單一、內容貧乏的“小數據”（如“聽評課打分表”）走向形式多樣、內容豐富的大數據評價的大趨勢。

大數據驅動：聯結本科教學與督導的“節(jié)點”

大數據在分析解決問題時注重運用相關關系部分代替因果關系，該做法能夠強化對問題“正是如此”[11]的解釋，與高校教學督導所追求的目標高度契合。因此，運用大數據協調督導人員與其他教學主體間的“沖突”，形成彼此之間工作聯結的“節(jié)點”，已經成為高校教學督導工作的新常態(tài)。

1.教學督導與其他教學主體間的“沖突”

以往的教學督導中，督學主要采取“書面材料（聽課表、教學簡報、學期總結等）與口頭交流”相結合的方式開展工作。這些方式在信息收集和反饋等方面都已經相對滯后，且?guī)熒诖诉^程中明顯是被動、間接地接受督導，所以對于各方主體來說，意義和效果都不明顯[12]。不僅如此，該方式也意味著控制權力的“單向度性”，容易造成主體之間的“沖突”：第一，督導人員的職責是教學評價，其結果可能受到時間、地點以及心理等因素的影響，令教師感覺公正性和指導性都不強，而督學在很多方面話語權又高于受督導的普通教師，權力差距導致教師對于教學督導存在敷衍、抵制等不良狀態(tài)。第二，教學督導應對學生進行“學業(yè)督促”，這是伴隨著我國《教育督導條例》（2012年）實施而新出現的工作領域，但在實踐中一直沒有完全被納入到整體工作框架之中，甚至常常被忽視。例如：督學在聽評課前往往會了解任課教師的基本情況，但是對于學生的學科專業(yè)、學習訴求以及學業(yè)成績的了解卻很少。在相當一部分學生的意識中，督導過程就是應付一項任務，可以“表演”學習，而實際卻并沒有產生推動學習的作用。第三，現代高等教育中，督導代表行政的要求只是其工作中重要性最低的一部分，在師生發(fā)展、課程設置和資源分配等事務上，督導人員常常是師生利益的“代言人”。這種重新定義工作性質的行動，使督學超越了傳統意義上作為“標準執(zhí)行人和檢查者”的角色定位，成為了教學領域“重新概念化的導航者”和“變革的發(fā)起人”[13]。自然，這會導致他們的工作與行政職能部門工作的“穩(wěn)定”和“效率”原則相悖，自然“摩擦”也就不可避免。

2.大數據：協調沖突和形成聯結的“節(jié)點”

數據是一種表征[14]，運用大數據正是通過這一新視角來重新審視和刻畫世界的真實面貌[15]。面對高校內外部的變化，教學督導需要在思考、調查和總結等環(huán)節(jié)上進行改變，因為以往那種期待通過高度集中的教學計劃和嚴控教學實踐來保障教學過程的想法，很難再全面而真實地反映實際情況[16]。特別是現代技術對教學過程的廣泛介入使“機器教學”和“機器學習”變得普遍，只有大數據才能聯結教學相關主體的作用與功能。鑒于此，教學督導人員需要對不同主體所產生的數據進行深入挖掘處理，從中提取隱藏在數據背后、能被人理解的教學規(guī)律和解決現有教學過程問題的方法。其主要的挑戰(zhàn)在于，數據的來源非常多樣化，如課堂觀察、教學檢查（比賽）、學生評教、同行評價、學生座談、教學信息員采集等;同時，數據不是單向度的“輸入—輸出”過程，這就需要督導人員要時而直接、時而間接地對教師進行指導，時而以課堂為中心觀察教學過程，時而以課外為中心觀察學生學習，時而關注教師普遍關注的問題，時而關注其他教學主體（如學生和管理者）關注的問題?？傊瑸楦行У貙崿F教學督導工作的目標，需要獨立完成任務，也需要和其他教學主體之間分工合作[17]。這樣做的意義在于，督導人員可以通過數據觀察和對比更多教師及其教學過程，形成比教師更寬闊的視野;可以通過數據接觸到許多年級、班級中不同的學生（群體），認識到不同人學習要求的差異性;可以通過數據在不同管理體系和制度政策之間來回移動，比普通行政管理人員更貼近發(fā)展的趨勢。不僅如此，他們還可以將科學統計結果簡明地呈現給教師、學生和行政管理人員，既擺脫了個別談話這種反饋形式的狹隘性，又突破了教學簡報這種反饋形式的靜態(tài)性，形成了一個作用對象廣泛的、動態(tài)的教學督導信息反饋渠道，增強了其他主體在督導過程中的主動性。此外，在數據收集、處理到結果呈現的一系列流程中，督導人員始終與其他主體為了“提升教學質量”而共同努力，不但不會損害其發(fā)揮權威性，實現“督”的職能，還會帶來其他教學主體的尊重，實現“導”的職能。

大數據幫助高校教學督導工作切實實現了自身的雙重職能，使不同主體都提升了對組織發(fā)展的“承諾”。但由于大數據的海量性、復雜性和異質性等特點，其作為信息資源的使用仍存在一定的爭議，特別是在教育這樣高度關注“人的本質”的領域之中，要想更好地表征教學督導工作，就必須將數據處理結果納入高?！疤囟ǖ陌l(fā)展歷程”以及“社會不同的文化內涵”之中，對其進行系統的解讀與詮釋，以防我國本科教學督導模式轉型陷入“工具理性/技術理性”的泥沼。

本文系黑龍江省2017年度哲學社會科學研究規(guī)劃項目“大學生社會責任教育的運行機制研究”（項目編號：17KSD192）階段性研究成果

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（作者單位：哈爾濱師范大學教育科學學院）

[責任編輯：翟 迪]